v2.2.4 (2114)

Cours scientifique - MIV308 : Systèmes multi-capteurs pour véhicule autonome

Descriptif

Ce cours présente différents systèmes de perception automatique qui équipent - ou équiperont - les véhicules individuels, dans un objectif à moyen terme de conduite autonome ou à plus court terme, d'aide à la conduite.
Les problèmes de la localisation du véhicule et de la détection d'obstacles sont développés, ainsi que la détection et la reconnaissance d'objets routiers.
Si la vision joue un rôle majeur dans ce cours, la complémentarité des différents capteurs présents dans un véhicule est essentielle à l'autonomie ; les différents capteurs et les principes de la fusion multi-capteurs seront présentés.
Enfin, l'autonomie n'a de sens que si elle ne se restreint pas aux conditions idéales : la gestion des conditions dégradées (pluie, brouillard, nuit...) fait donc l'objet d'une attention particulière dans ce cours.

Objectifs pédagogiques

  1. Définir les système multi-capteurs pour véhicule autonome;
    • Prendre comme cas introductif le cas général des systèmes de Cartographie Mobile pour présenter :
      • Les modules perception : caméra ; Laser; etc ...
      • Les modules de localisation : Direct (basé GPS, INS, avec KALMAN...) ou Indirect (basé images, et caméra 6D, etc.) : 
    • Les systèmes d'acquisition multi-capteur et la notion des BDDS (Bases de données datées Synchronisées)
  1. Système multi-capteur basé vision pour des applications ADAS:
    • Définir les modules de vision dans le cas des ADAS avec une approche traitement d'images temps réel :
  • Détection trace au sol (Détection de ligne de Hough)
  • Reconnaissance de panneaux; détection de piétons , etc
  • Les approches Laser, les approche Radar, les approches fusion
  • Vision de jour, vision de nuit, contrainte de la pluie

nombre d'heure en présentiel

28

nombre de blocs

8

effectifs minimal / maximal

10/50

Diplôme(s) concerné(s)

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole nationale supérieure de techniques avancées

MATLAB (MO2) Reconnaissances d'Images (MI204)

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'Ingénieur de l'Ecole nationale supérieure de techniques avancées

Vos modalités d'acquisition :

 Contrôle continu (projet)

Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes écrêté à une note seuil)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 6
  • le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
    6 ≤ note initiale < 10
L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2 ECTS
  • Scientifique acquis : 2

Le coefficient de l'UE est : 2

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

L'UE est évaluée par les étudiants.

Programme détaillé

1 - Intro générale et localisation du véhicule par caméra (JP Tarel)

2 - Reconstruction stéréo pour la détection d'obstacles et des mobiles (JP Tarel)

3 - TP1 sur la reconstruction stéréo par la méthode de v-disparité (JP Tarel)

4 - Détection et Reconnaissance (T Ridene)

5 - TP2 sur la détection de véhicule (T Ridene)

6 - Conditions dégradées (JP Tarel)

7 - Fusion multi-capteurs pour la perception (T Ridene)

8 - TP3 Brouillard (T Ridene)

 

Mots clés

Capteurs, véhicule autonôme, traitement d'information
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